🖥️ “HPE จับมือ AMD ใช้ Helios Rack Architecture สำหรับระบบ AI ปี 2026” Hewlett Packard Enterprise (HPE) ได้ประกาศความร่วมมือกับ AMD เพื่อนำสถาปัตยกรรม Helios rack-scale AI เข้ามาใช้ในผลิตภัณฑ์ตั้งแต่ปี 2026 เป็นต้นไป นี่ถือเป็นครั้งแรกที่ Helios ได้รับการสนับสนุนจาก OEM รายใหญ่ โดยระบบจะประกอบด้วย 72 GPU Instinct MI455X, CPU EPYC รุ่น “Venice” และสวิตช์ HPE Juniper ที่รองรับ Ultra Accelerator Link over Ethernet (UALoE) ซึ่งพัฒนาโดย Broadcom Helios ถูกออกแบบให้เป็นแพลตฟอร์ม AI แบบเปิด โดยใช้มาตรฐาน Open Rack Wide ของ Meta และรองรับการเชื่อมต่อ GPU ทั้งหมดใน rack ให้ทำงานร่วมกันเป็น pod เดียว จุดเด่นคือการใช้ Ethernet fabric แทน NVLink ของ Nvidia ทำให้ระบบมีความยืดหยุ่นและเข้ากับมาตรฐานอุตสาหกรรมได้ง่ายขึ้น พร้อมทั้งมีหน่วยความจำ HBM4 ขนาด 31TB ต่อ rack และพลังประมวลผล FP4 สูงสุดถึง 2.9 exaFLOPS นอกจากการนำ Helios มาใช้ในเชิงพาณิชย์แล้ว HPE ยังได้รับเลือกจาก High-Performance Computing Center Stuttgart (HLRS) ให้สร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ชื่อ “Herder” โดยใช้ GPU MI430X และ CPU Venice บนแพลตฟอร์ม Cray GX5000 ซึ่งจะส่งมอบในปี 2027 และใช้พลังงานความร้อนจากระบบระบายความร้อนเหลวไปทำความร้อนอาคารในมหาวิทยาลัย Stuttgart การเคลื่อนไหวนี้สะท้อนถึงการแข่งขันที่รุนแรงในตลาด AI infrastructure ระหว่าง AMD และ Nvidia โดย Helios จะเป็นคู่แข่งโดยตรงกับ Nvidia GB200 NVL72 rack ที่ใช้ NVLink และ InfiniBand ในการเชื่อมต่อ GPU และ CPU ภายในระบบ 📌 สรุปเป็นหัวข้อ ✅ รายละเอียดสถาปัตยกรรม Helios ➡️ ใช้มาตรฐาน Open Rack Wide ของ Meta ➡️ 72 GPU Instinct MI455X + CPU EPYC Venice ➡️ Ethernet fabric (UALoE) แทน NVLink ✅ สมรรถนะ ➡️ FP4 compute สูงสุด 2.9 exaFLOPS ต่อ rack ➡️ หน่วยความจำ HBM4 ขนาด 31TB ➡️ ทุก GPU เชื่อมต่อเป็น pod เดียว ✅ โครงการสำคัญ ➡️ HPE Juniper switch พัฒนาโดย Broadcom ➡️ HLRS เลือก HPE Cray GX5000 สำหรับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ “Herder” ➡️ ใช้พลังงานความร้อนเหลือทิ้งเพื่อทำความร้อนอาคาร ‼️ ข้อควรระวังและการแข่งขัน ⛔ Nvidia GB200 NVL72 rack ยังครองตลาดด้วย NVLink + InfiniBand ⛔ Helios ต้องพิสูจน์ความเสถียรและการรองรับซอฟต์แวร์ AI ecosystem ⛔ การแข่งขันด้านพลังงานและต้นทุนอาจเป็นตัวแปรสำคัญ https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/hpe-adopts-amd-helios-rack-architecture-for-2026-ai-systems

🖧 TSMC เปิดตัวโซลูชัน Optical Connectivity สำหรับชิป AI รุ่นใหม่ ที่งาน TSMC European OIP Forum ล่าสุด บริษัท Alchip และ Ayar Labs ได้ร่วมกันสาธิตโซลูชันเชื่อมต่อแบบ Optical I/O ที่สร้างบนแพลตฟอร์ม COUPE (Compact Universal Photonic Engine) ของ TSMC ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อรองรับการประมวลผล AI รุ่นใหม่ โซลูชันนี้สามารถส่งข้อมูลได้สูงสุดถึง 100 Tb/s ต่อหนึ่งตัวเร่งความเร็ว (accelerator) และรองรับการเชื่อมต่อกับชิปอื่น ๆ ผ่านมาตรฐาน UCIe interface สิ่งที่น่าสนใจคือ โซลูชันนี้ช่วยให้บริษัทขนาดเล็กที่ไม่มีทรัพยากรในการพัฒนา subsystem ด้าน optical เอง สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีระดับสูงได้ โดยใช้โมดูลที่พร้อมใช้งานจาก Alchip และ Ayar Labs ทำให้ลดต้นทุนการลงทุนหลายสิบล้านดอลลาร์ และยังสามารถขยายระบบได้ในระดับ rack-scale หรือ multi-rack-scale เพื่อเชื่อมต่อชิปจำนวนมหาศาลให้ทำงานเหมือนเป็นโปรเซสเซอร์เดียว ในเชิงเทคนิค โซลูชันนี้ประกอบด้วย สาม chiplets ได้แก่ ตัว protocol converter ของ Alchip, ตัว EIC (electrical interface die) และตัว PIC (photonic integrated circuit) ของ Ayar Labs ที่ใช้สถาปัตยกรรม microring พร้อมตัวเชื่อมต่อไฟเบอร์แบบถอดได้ รองรับทั้ง PAM4 CWDM และ DWDM ซึ่งให้ latency ต่ำและอัตราความผิดพลาดของข้อมูล (BER) ที่ดีมาก นอกจากการเชื่อมต่อระหว่างชิปแล้ว ทีมพัฒนายังมองว่าโซลูชันนี้สามารถนำไปใช้เป็น memory extender ได้ด้วย โดย reference design ที่นำเสนอมีการรวม accelerator dies, HBM stacks และ optical engines บน substrate เดียว ทำให้เกิดการเชื่อมต่อที่มีประสิทธิภาพสูงและใช้พลังงานต่ำ ซึ่งอาจเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนา AI accelerators ในอนาคต 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ โซลูชัน Optical I/O จาก TSMC, Alchip และ Ayar Labs ➡️ รองรับ bandwidth สูงสุด 100 Tb/s ต่อ accelerator ➡️ ใช้มาตรฐาน UCIe interface เชื่อมต่อกับชิปอื่น ๆ ✅ ช่วยให้บริษัทขนาดเล็กเข้าถึงเทคโนโลยี optical connectivity ได้ง่ายขึ้น ➡️ ลดต้นทุนการลงทุน subsystem optical หลายสิบล้านดอลลาร์ ➡️ สามารถขยายระบบได้ทั้ง rack-scale และ multi-rack-scale ✅ โครงสร้างสาม chiplets ที่ทำงานร่วมกัน ➡️ Protocol converter รองรับ UCIe และ proprietary protocols ➡️ PIC ของ Ayar Labs ใช้ microring architecture พร้อม fiber connector ✅ การใช้งานที่หลากหลาย ➡️ เชื่อมต่อ XPU-to-XPU, XPU-to-switch และ switch-to-switch ➡️ สามารถใช้เป็น memory extender ได้ ‼️ ความท้าทายและข้อควรระวัง ⛔ การผลิตและบูรณาการ subsystem optical ต้องการความแม่นยำสูง ⛔ หาก latency หรือ BER ไม่เป็นไปตามมาตรฐาน อาจกระทบต่อประสิทธิภาพ AI accelerators ⛔ การขยายระบบในระดับ multi-rack-scale อาจเพิ่มความซับซ้อนในการจัดการพลังงานและความเสถียร https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/industrys-first-tsmc-coupe-based-optical-connectivity-solution-for-next-gen-ai-chips-displayed-alchip-and-ayar-labs-show-future-silicon-photonics-device

🎮 “จีนโชว์ GPU รุ่นแรกบนสถาปัตยกรรม Imagination DXD – รองรับ Ray Tracing” บริษัท Xiang Di Xian ได้เปิดตัวการ์ดจอที่ใช้สถาปัตยกรรม Imagination DXD ในงาน ICCAD 2025 ที่เมืองเฉิงตู โดยระบุว่าเป็นการ์ดจอเชิงพาณิชย์รุ่นแรกที่ผลิตจำนวนมากในตลาด GPU ของจีน จุดเด่นคือการรองรับ DirectX Feature Level 11_0, Vulkan และ OpenGL รวมถึงการออกแบบแบบ multicore decentralized ที่สามารถขยายไปยังเวิร์กสเตชันและโครงสร้างพื้นฐาน cloud gaming ได้ บริษัทอ้างว่า GPU รุ่นนี้มี ประสิทธิภาพการเรนเดอร์มากกว่า 2 เท่า เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า (BXT family) และสามารถทำงานกับ digital twin workloads และ 3D simulation ได้อย่างราบรื่น พร้อมสาธิตการใช้งาน ray tracing และ super resolution ในงานเปิดตัว แม้จะยังไม่เปิดเผยชื่อรุ่นหรือสเปกเต็ม แต่มีการกล่าวถึงตัวเลขเช่น 2.3 TFLOPS และ 72 GTexel/s ต่อคอร์ สิ่งที่น่าสนใจคือ DXD ถูกออกแบบเป็น “raster-first architecture” แต่ยังสามารถผสานการทำงานกับ DXT mobile IP ที่มี hardware ray tracing ทำให้เกิดคำถามว่าการ์ดที่เปิดตัวนี้ใช้การปรับแต่งพิเศษหรือเป็นเวอร์ชันขยายของ DXD เพื่อรองรับ ray tracing โดยตรง อย่างไรก็ตาม บทความชี้ว่า ยังไม่มีการทดสอบอิสระ และการ์ดยังไม่ถูกส่งออกนอกจีน ทำให้ไม่สามารถยืนยันได้ว่าประสิทธิภาพจริงตรงตามที่บริษัทเคลมไว้หรือไม่ นักวิเคราะห์มองว่านี่เป็นก้าวสำคัญของจีนในการพัฒนา GPU ภายในประเทศ แต่ยังต้องรอการพิสูจน์ในตลาดโลก 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การเปิดตัว GPU DXD ➡️ เปิดตัวโดย Xiang Di Xian ในงาน ICCAD 2025 ➡️ เป็นการ์ดจอเชิงพาณิชย์รุ่นแรกที่ใช้สถาปัตยกรรม Imagination DXD ✅ คุณสมบัติเด่น ➡️ รองรับ DirectX, Vulkan, OpenGL ➡️ Multicore decentralized design ขยายสู่ cloud gaming ➡️ Ray Tracing และ Super Resolution ✅ ประสิทธิภาพที่เคลม ➡️ เรนเดอร์เร็วกว่าเดิม 2 เท่า ➡️ 2.3 TFLOPS และ 72 GTexel/s ต่อคอร์ ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ ยังไม่มีการทดสอบอิสระนอกจีน ⛔ ไม่เปิดเผยสเปกเต็มและชื่อรุ่น ทำให้ข้อมูลยังไม่ชัดเจน https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/chinese-vendor-showcases-first-mass-produced-imagination-dxd-gpu-with-ray-tracing

🖥️ Microsoft ปิดฉาก WINS หลัง Windows Server 2025 WINS หรือ Windows Internet Name Service เปิดตัวครั้งแรกในปี 1994 เพื่อแก้ปัญหาการแปลงชื่อ NetBIOS เป็น IP Address ในยุคที่ DNS ยังไม่แพร่หลาย แต่เมื่อเวลาผ่านไป DNS กลายเป็นมาตรฐานสากลที่มีความปลอดภัยและรองรับการขยายตัวได้ดีกว่า ทำให้ WINS ค่อย ๆ ถูกลดบทบาทลง และในที่สุด Microsoft ประกาศว่า Windows Server 2025 จะเป็นรุ่นสุดท้ายที่ยังคงมี WINS ให้ใช้งาน องค์กรที่ยังพึ่งพา WINS จะยังได้รับการสนับสนุนต่อไปจนถึงเดือนพฤศจิกายน 2034 ภายใต้ Fixed Lifecycle Policy แต่หลังจากนั้น Microsoft จะหยุดการอัปเดตด้านความปลอดภัยและบั๊กทั้งหมด ซึ่งหมายความว่าการใช้งาน WINS ต่อไปจะเสี่ยงต่อการโจมตีและไม่สอดคล้องกับมาตรฐานเครือข่ายสมัยใหม่ 🔐 ทำไมต้องเปลี่ยนไปใช้ DNS DNS ไม่เพียงแต่เป็นมาตรฐานที่ใช้ทั่วโลก แต่ยังมีคุณสมบัติด้านความปลอดภัยที่เหนือกว่า เช่น DNSSEC ที่ช่วยป้องกันการโจมตีแบบ spoofing และ cache poisoning ซึ่ง WINS ไม่สามารถทำได้ อีกทั้ง DNS ยังรองรับ IPv6 และการทำงานร่วมกับบริการคลาวด์และ Active Directory ได้อย่างราบรื่น ต่างจาก WINS ที่ยังคงยึดติดกับ IPv4 และโครงสร้างแบบ centralized replication ที่ไม่เหมาะกับเครือข่ายขนาดใหญ่ การเปลี่ยนผ่านไปใช้ DNS จึงไม่ใช่แค่การอัปเกรด แต่เป็นการลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและลดภาระการดูแลระบบที่ซับซ้อนจากการคงไว้ซึ่งเทคโนโลยีเก่า ⚠️ ผลกระทบต่อองค์กรและแนวทางการปรับตัว องค์กรที่ยังมีระบบหรือแอปพลิเคชันเก่าที่พึ่งพา WINS จำเป็นต้องเร่งตรวจสอบและวางแผนการย้ายไปใช้ DNS โดยเฉพาะในกรณีที่ยังมีการใช้ NetBIOS หรือระบบที่ต้องการ short-name resolution หากไม่ปรับตัวทันเวลา อาจเกิดปัญหาการเชื่อมต่อ การค้นหาทรัพยากรในเครือข่าย และความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่รุนแรงขึ้น Microsoft แนะนำให้ใช้วิธีการอย่าง conditional forwarders, split-brain DNS และ DNS suffix search lists เพื่อทดแทนการทำงานของ WINS รวมถึงการปรับปรุงหรือเลิกใช้งานแอปพลิเคชันที่ยังคงพึ่งพาเทคโนโลยีนี้ 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การประกาศยุติ WINS ➡️ Windows Server 2025 เป็นรุ่นสุดท้ายที่ยังมี WINS ➡️ การสนับสนุนจะสิ้นสุดในเดือนพฤศจิกายน 2034 ✅ ข้อดีของ DNS เทียบกับ WINS ➡️ รองรับ IPv6 และการทำงานกับ Active Directory ➡️ มีระบบความปลอดภัย DNSSEC ป้องกันการโจมตี ➡️ โครงสร้างแบบ distributed และ scalable ✅ แนวทางการปรับตัวขององค์กร ➡️ ตรวจสอบระบบที่ยังพึ่งพา WINS ➡️ ใช้ conditional forwarders และ DNS suffix lists ➡️ ปรับปรุงหรือเลิกใช้แอปพลิเคชันเก่า ‼️ คำเตือนด้านความเสี่ยง ⛔ หลังปี 2034 จะไม่มีการอัปเดตด้านความปลอดภัย ⛔ ระบบที่ยังใช้ WINS อาจถูกโจมตีด้วย NetBIOS spoofing ⛔ การพึ่งพา WINS ทำให้ไม่สอดคล้องกับ Zero Trust และ Cloud-native architectures https://securityonline.info/wins-is-dead-microsoft-to-fully-retire-wins-name-resolution-from-windows-server-post-2025/

⚖️ คณะกรรมการการค้าแห่งเกาหลี (KFTC) ได้บุกตรวจสอบสำนักงานของ Arm ในกรุงโซล รายงานจาก The Korea Times ระบุว่า KFTC ได้ดำเนินการตรวจสอบภายในสำนักงาน Arm ที่กรุงโซล โดยมีเป้าหมายเพื่อหาหลักฐานว่าบริษัทมีการจำกัดสิทธิ์การเข้าถึงเทคโนโลยีสถาปัตยกรรมชิป หลังจาก Qualcomm ยื่นเรื่องร้องเรียนในเดือนมีนาคมต่อหน่วยงานกำกับดูแลหลายประเทศ รวมถึงสหรัฐฯ และสหภาพยุโรป 🔍 ข้อพิพาทระหว่าง Arm และ Qualcomm ข้อพิพาทเริ่มต้นเมื่อ Arm ยกเลิกสัญญา Architecture License Agreement (ALA) ของ Nuvia ซึ่ง Qualcomm ซื้อกิจการในปี 2021 Qualcomm ยืนยันว่าตนมีสิทธิ์ใช้เทคโนโลยี Nuvia ภายใต้สัญญา Arm เดิม แต่ Arm โต้แย้งว่าต้องทำสัญญาใหม่ ทำให้เกิดการฟ้องร้องยืดเยื้อมากว่า 3 ปี ล่าสุดศาลสหรัฐฯ ตัดสินให้ Qualcomm ชนะคดี แต่ Arm ยังคงยื่นอุทธรณ์ 🌐 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม การตรวจสอบครั้งนี้มีความสำคัญเพราะเกาหลีเป็นศูนย์กลางของผู้ผลิตชิป เช่น Samsung ที่เป็นทั้งคู่แข่งและพันธมิตรของ Qualcomm หากพบว่า Arm มีการจำกัดสิทธิ์จริง อาจนำไปสู่การสอบสวนระดับนานาชาติ และกระทบต่อการเข้าถึงเทคโนโลยีที่สำคัญในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ 🔮 แนวโน้มในอนาคต แม้ Qualcomm จะชนะคดีในสหรัฐฯ แต่การร้องเรียนต่อหลายประเทศ รวมถึงการตรวจสอบของ KFTC แสดงให้เห็นว่าประเด็นนี้ยังไม่จบง่าย ๆ หาก Arm ถูกตัดสินว่ามีการละเมิดกฎการค้า อาจต้องปรับเปลี่ยนโมเดลธุรกิจและการออกใบอนุญาต ซึ่งจะส่งผลต่อผู้ผลิตชิปทั่วโลก 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ KFTC ตรวจสอบสำนักงาน Arm ในกรุงโซล ➡️ สืบหาหลักฐานการจำกัดสิทธิ์การใช้งานสถาปัตยกรรมชิป ✅ ข้อพิพาท Arm–Qualcomm ➡️ เกิดจากการยกเลิกสัญญา ALA ของ Nuvia ➡️ Qualcomm ชนะคดีในสหรัฐฯ แต่ Arm ยื่นอุทธรณ์ ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ Samsung และผู้ผลิตชิปในเกาหลีอาจได้รับผลกระทบ ➡️ อาจนำไปสู่การสอบสวนระดับนานาชาติ ‼️ คำเตือนสำหรับอนาคต ⛔ หาก Arm ถูกตัดสินว่าละเมิด อาจต้องปรับโมเดลธุรกิจ ⛔ ความไม่แน่นอนอาจกระทบต่อซัพพลายเชนเซมิคอนดักเตอร์โลก https://www.tomshardware.com/tech-industry/koreas-fair-trade-commission-reportedly-raids-arms-seoul-office-amid-qualcomm-licensing-dispute-stems-from-allegations-of-unfair-market-practices

🌐 Frentree จับมือ AccuKnox ขยาย Zero Trust CNAPP ในเกาหลีใต้ Frentree บริษัทโซลูชันด้านความปลอดภัยไซเบอร์จากเกาหลีใต้ ได้ประกาศความร่วมมือกับ AccuKnox ผู้เชี่ยวชาญด้าน Zero Trust CNAPP (Cloud-Native Application Protection Platform) เพื่อเสริมความปลอดภัยให้กับองค์กรในภูมิภาค โดยความร่วมมือนี้มีเป้าหมายเพื่อยกระดับการป้องกันภัยคุกคามในระบบคลาวด์ คอนเทนเนอร์ และ AI workloads ซึ่งกำลังเติบโตอย่างรวดเร็วในตลาดเกาหลีใต้ การจับมือครั้งนี้เกิดขึ้นจากความต้องการขององค์กรในเกาหลีใต้ที่ต้องการระบบ Visibility ครอบคลุม, Runtime Protection ที่ปรับขยายได้ และ Compliance อัตโนมัติ เพื่อรับมือกับการโจมตีไซเบอร์ที่ซับซ้อนมากขึ้น โดย Frentree เลือก AccuKnox เพราะมีความเชี่ยวชาญด้านสถาปัตยกรรม Zero Trust และเป็นผู้ร่วมพัฒนาโครงการโอเพนซอร์ส CNCF เช่น KubeArmor และ ModelArmor ซึ่งช่วยให้แพลตฟอร์มมีความยืดหยุ่นและน่าเชื่อถือ ในเชิงกลยุทธ์ ความร่วมมือนี้สะท้อนถึงการที่ตลาดเกาหลีใต้กำลังเร่งการนำระบบคลาวด์มาใช้ในภาคการเงินและองค์กรขนาดใหญ่ การมีโซลูชันที่สามารถตรวจสอบและป้องกันภัยคุกคามได้ตั้งแต่ระดับโค้ดจนถึงการทำงานจริง จึงเป็นสิ่งจำเป็นต่อการสร้างความมั่นใจให้กับลูกค้าและผู้ลงทุน อีกทั้งยังช่วยให้บริษัทสามารถปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวดในภูมิภาค นอกจากนี้ แนวโน้มระดับโลกยังชี้ให้เห็นว่า Zero Trust และ CNAPP กำลังกลายเป็นมาตรฐานใหม่ ในการป้องกันภัยคุกคามไซเบอร์ โดยเฉพาะในภูมิภาคเอเชียที่มีการลงทุนด้าน AI และคลาวด์สูง การที่ Frentree และ AccuKnox ร่วมมือกันจึงไม่เพียงแต่เป็นการเสริมความปลอดภัย แต่ยังเป็นการสร้างความได้เปรียบเชิงการแข่งขันในตลาดที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ ความร่วมมือ Frentree – AccuKnox ➡️ เสริมความปลอดภัยไซเบอร์ในเกาหลีใต้ ➡️ เน้นระบบ Zero Trust CNAPP ครอบคลุมคลาวด์ คอนเทนเนอร์ และ AI workloads ✅ จุดเด่นของ AccuKnox ➡️ มีความเชี่ยวชาญด้าน Zero Trust Architecture ➡️ เป็นผู้ร่วมพัฒนาโครงการโอเพนซอร์ส CNCF เช่น KubeArmor และ ModelArmor ✅ ผลลัพธ์ที่คาดหวัง ➡️ เพิ่ม Visibility และ Runtime Protection ที่ปรับขยายได้ ➡️ Compliance อัตโนมัติ รองรับข้อกำหนดเข้มงวดในเกาหลีใต้ ‼️ ความท้าทายและคำเตือน ⛔ ภัยคุกคามไซเบอร์ในภูมิภาคมีความซับซ้อนและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ⛔ การเร่งนำระบบคลาวด์และ AI มาใช้ อาจเพิ่มช่องโหว่ใหม่ที่ต้องจัดการอย่างจริงจัง https://securityonline.info/frentree-partners-with-accuknox-to-expand-zero-trust-cnapp-security-in-south-korea/

💾 Seagate Exos 4U100 – ยุคใหม่ของการจัดเก็บข้อมูล AI และ Edge Seagate เปิดตัวแพลตฟอร์ม Exos 4U100 และ 4U74 JBOD ก่อนงาน SC25 Supercomputing Conference โดยชูจุดเด่นคือความสามารถในการรองรับข้อมูลมหาศาลที่เกิดจากการใช้งาน Generative AI และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบกระจาย (distributed storage architectures) คุณสมบัติหลักที่น่าสนใจ: 🔰 ความจุสูงสุด 3.2 PB ในแชสซีเดียว 🔰 เทคโนโลยี Mozaic HAMR และสถาปัตยกรรม SAS-4 JBOD 🔰 ประสิทธิภาพการระบายความร้อนดีขึ้น 70% และลดการใช้พลังงานลง 30% เมื่อเทียบกับรุ่นก่อน 🔰 รองรับทั้ง SAS และ SATA พร้อมดีไซน์ tool-less สำหรับการบำรุงรักษา 🔰 ระบบความปลอดภัยระดับองค์กร เช่น Secure Boot, Seagate Secure, Redfish management และการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้าน data sovereignty 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Seagate Exos 4U100 เปิดตัวเพื่อรองรับ AI และ Edge Data Center ➡️ ความจุสูงถึง 3.2 PB ในแชสซีเดียว ➡️ ใช้เทคโนโลยี Mozaic HAMR และ SAS-4 JBOD ✅ ประสิทธิภาพและการใช้พลังงาน ➡️ การระบายความร้อนดีขึ้น 70% ➡️ ลดการใช้พลังงานลง 30% ✅ ความยืดหยุ่นในการติดตั้งและบำรุงรักษา ➡️ รองรับ SAS/SATA และ rack depth หลากหลาย ➡️ ดีไซน์ tool-less ลดเวลาในการซ่อมบำรุง ✅ ระบบความปลอดภัยและการจัดการข้อมูล ➡️ Secure Boot และ Seagate Secure ➡️ รองรับ Redfish management และ data sovereignty ‼️ คำเตือนจากแนวโน้มอุตสาหกรรม ⛔ ความต้องการจัดเก็บข้อมูล AI ที่เพิ่มขึ้นอาจทำให้ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานสูงขึ้น ⛔ หากองค์กรไม่ปรับตัว อาจเสี่ยงต่อการขาดความสามารถในการแข่งขันด้านข้อมูล https://securityonline.info/seagate-exos-4u100-unveiled-3-2-pb-storage-density-for-ai-and-edge-data-centers/

🧠 Apple เตรียมเปิดตัวชิป M5 Pro, M5 Max และ M5 Ultra ในครึ่งแรกของปี 2026 – คาดใช้สถาปัตยกรรมใหม่และแรงขึ้นกว่าเดิม Apple กำลังเตรียมเปิดตัวชิปตระกูล M5 รุ่นใหม่สำหรับ MacBook Pro และ Mac Studio ในช่วงครึ่งแรกของปี 2026 โดยจะมีรุ่น M5 Pro, M5 Max และ M5 Ultra ซึ่งคาดว่าจะใช้สถาปัตยกรรมใหม่ที่แรงขึ้นและประหยัดพลังงานมากกว่าเดิม. ✅ ไทม์ไลน์การเปิดตัว ➡️ ชิป M5 Pro และ M5 Max คาดว่าจะเปิดตัวพร้อม MacBook Pro รุ่นใหม่ในช่วงต้นปี 2026 ➡️ M5 Ultra จะตามมาใน Mac Studio รุ่นใหม่ภายในครึ่งแรกของปีเดียวกัน ✅ สถาปัตยกรรมและเทคโนโลยี ➡️ คาดว่าใช้สถาปัตยกรรมใหม่ที่อาจเป็น “A19” หรือรุ่นถัดไปจาก A18 Pro ➡️ ผลิตบนเทคโนโลยี 3nm รุ่นปรับปรุงจาก TSMC (อาจเป็น N3E หรือ N3P) ➡️ เน้นประสิทธิภาพสูงและการจัดการพลังงานที่ดีขึ้น ✅ การใช้งานในผลิตภัณฑ์ Apple ➡️ M5 Pro และ M5 Max จะใช้ใน MacBook Pro ขนาด 14 และ 16 นิ้ว ➡️ M5 Ultra จะใช้ใน Mac Studio และอาจมีรุ่นใหม่ของ Mac Pro ตามมา ✅ แนวโน้มการพัฒนา ➡️ Apple ยังคงเดินหน้าพัฒนา SoC แบบรวมทุกฟังก์ชัน (unified architecture) ➡️ คาดว่าจะมีการปรับปรุงด้าน GPU และ Neural Engine เพื่อรองรับงาน AI และกราฟิกระดับสูง https://wccftech.com/apple-preparing-m5-pro-m5-max-m5-ultra-chipsets-for-a-launch-in-h1-2026/

🧠 “Zen 6 มาแล้ว! AMD เสริมพลังชุดคำสั่งใหม่เพื่อโลกแห่ง AI” AMD เผยสถาปัตยกรรม Zen 6 – รองรับชุดคำสั่งใหม่เพื่อเร่งประสิทธิภาพ AI และ HPC Zen 6 ของ AMD จะรองรับชุดคำสั่งใหม่ เช่น AVX512 FP16 และ VNNI INT8 ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพด้านการประมวลผลเวกเตอร์และ AI พร้อมเปิดเผยรายละเอียดของกลุ่มผลิตภัณฑ์ Venice และ Olympic Ridge ที่จะเปิดตัวในปี 2026. AMD ได้เพิ่มการรองรับ Zen 6 ใน GCC Compiler ผ่านแพตช์ใหม่ที่ชื่อว่า “Add AMD znver6 processor support” ซึ่งเผยให้เห็นชุดคำสั่ง ISA (Instruction Set Architecture) ที่ Zen 6 จะรองรับ ได้แก่: 💠 AVX512_FP16 – ช่วยให้การประมวลผลตัวเลขทศนิยมแบบครึ่งความแม่นยำเร็วขึ้น 💠 AVX_VNNI_INT8 – เหมาะสำหรับงาน AI inference ที่ใช้ข้อมูลแบบ 8 บิต 💠 AVX_NE_CONVERT, AVX_IFMA, และ AVX512_BMM – เพิ่มความสามารถด้านเวกเตอร์และการคำนวณเมทริกซ์ Zen 6 จะมีหลายกลุ่มผลิตภัณฑ์ เช่น: 💠 Venice Classic & Dense (Server) – รองรับสูงสุด 256 คอร์ พร้อม L3 cache สูงสุด 1024MB 💠 Olympic Ridge (Desktop High-End) – สูงสุด 24 คอร์ 48 threads 💠 Gator Range, Medusa Point, Medusa Halo (Client/APU) – ใช้กระบวนการผลิต TSMC N2P และ N3P/N3C Zen 6 จะเปิดตัวอย่างเป็นทางการในงาน CES 2026 โดยคาดว่าจะมีการเปิดเผยข้อมูลเพิ่มเติมในงาน Financial Analyst Day ที่กำลังจะมาถึง ✅ Zen 6 เพิ่มชุดคำสั่งใหม่เพื่อรองรับงาน AI และ HPC ➡️ AVX512_FP16 สำหรับเวกเตอร์ทศนิยม ➡️ AVX_VNNI_INT8 สำหรับ AI inference ➡️ เพิ่มชุดคำสั่งด้านเมทริกซ์และการแปลงข้อมูล ✅ กลุ่มผลิตภัณฑ์ Zen 6 ➡️ Venice Classic: 12 คอร์ต่อ CCX ➡️ Venice Dense: 32 คอร์ต่อ CCX ➡️ Olympic Ridge: สูงสุด 24 คอร์ ➡️ Medusa Point และ Gator Range ใช้ TSMC N3P/N3C ✅ ความสามารถด้าน cache และการออกแบบ ➡️ Venice Dense มี L3 cache สูงสุด 1024MB ➡️ ใช้การออกแบบ MCM และ monolithic ตามกลุ่มผลิตภัณฑ์ ➡️ รองรับการใช้งานระดับเซิร์ฟเวอร์และผู้บริโภค ‼️ คำเตือนสำหรับนักพัฒนาและผู้ใช้งาน ⛔ ต้องอัปเดต compiler และ toolchain เพื่อรองรับ ISA ใหม่ ⛔ ซอฟต์แวร์เก่าอาจไม่สามารถใช้ประโยชน์จากชุดคำสั่งใหม่ได้ทันที ‼️ ความเสี่ยงด้านการเปลี่ยนผ่านสถาปัตยกรรม ⛔ ต้องปรับแต่งระบบให้รองรับการออกแบบใหม่ ⛔ การเปลี่ยนไปใช้ TSMC N2P/N3P อาจมีผลต่อความเข้ากันได้ของฮาร์ดแวร์ https://wccftech.com/amd-zen-6-cpu-core-isa-revealed-avx512-fp16-vnni-int8-more/

🔐 ระวังภัยเงียบ! รู้จัก Account Takeover (ATO) และวิธีป้องกันก่อนข้อมูลคุณจะถูกยึดครอง การยึดครองบัญชีผู้ใช้ (Account Takeover หรือ ATO) คือภัยไซเบอร์ที่กำลังระบาดอย่างรวดเร็ว โดยในปี 2023 มีความเสียหายทั่วโลกจาก ATO สูงถึง 13 พันล้านดอลลาร์ และเพิ่มขึ้นกว่า 354% ต่อปี ATO คือการที่แฮกเกอร์สามารถเข้าควบคุมบัญชีผู้ใช้โดยไม่ต้องใช้วิธีเจาะระบบแบบรุนแรง แต่ใช้การหลอกลวงและช่องโหว่พฤติกรรม เช่น การใช้ข้อมูลจากการรั่วไหล การหลอกถามรหัสผ่าน หรือการใช้มัลแวร์เพื่อดักจับข้อมูล เมื่อบัญชีถูกยึด แฮกเกอร์สามารถใช้เพื่อ: 🕵️‍♀️ เข้าถึงระบบภายในองค์กร 🕵️‍♀️ ขายข้อมูลในตลาดมืด 🕵️‍♀️ ส่งอีเมลฟิชชิ่งจากบัญชีที่ดูน่าเชื่อถือ 🕵️‍♀️ ทำธุรกรรมทางการเงินหรือหลอกลวงผู้อื่น กลุ่มเป้าหมายหลัก ได้แก่ ธนาคาร, แพลตฟอร์มคริปโต, อีคอมเมิร์ซ, โรงพยาบาล, บริษัทเทคโนโลยี และมหาวิทยาลัย โดยเฉพาะบัญชีที่มีสิทธิ์เข้าถึงสูงหรือมีข้อมูลสำคัญ ✅ ความหมายของ Account Takeover (ATO) ➡️ การที่ผู้ไม่หวังดีเข้าควบคุมบัญชีผู้ใช้โดยไม่ได้รับอนุญาต ➡️ ใช้การหลอกลวงมากกว่าการเจาะระบบโดยตรง ✅ ความเสียหายจาก ATO ➡️ ความเสียหายทางการเงินสูงถึง 13 พันล้านดอลลาร์ในปี 2023 ➡️ ส่งผลต่อชื่อเสียงและความเชื่อมั่นขององค์กร ➡️ อาจนำไปสู่การโจมตีอื่น ๆ เช่น ransomware หรือการจารกรรมข้อมูล ✅ กลุ่มเป้าหมายที่เสี่ยง ➡️ ธนาคาร, แพลตฟอร์มคริปโต, อีคอมเมิร์ซ, โรงพยาบาล, บริษัท SaaS, มหาวิทยาลัย ➡️ บัญชีที่มีข้อมูลส่วนตัวหรือสิทธิ์เข้าถึงสูง ✅ วิธีการโจมตี ➡️ ใช้ข้อมูลจากการรั่วไหล ➡️ หลอกถามรหัสผ่านผ่าน vishing, smishing, pretexting ➡️ ใช้มัลแวร์ เช่น Emotet หรือ TrickBot ➡️ ใช้เทคนิค credential stuffing, password spraying, session hijacking, SIM swapping ✅ วิธีป้องกัน ➡️ ใช้ Multi-Factor Authentication (MFA) ที่ปลอดภัย เช่น hardware token หรือ TOTP ➡️ ตั้งรหัสผ่านที่ซับซ้อนและไม่ซ้ำกัน ➡️ ใช้ Zero Trust Architecture เพื่อลดสิทธิ์การเข้าถึง ➡️ ตรวจสอบพฤติกรรมการเข้าสู่ระบบอย่างสม่ำเสมอ ➡️ ใช้การยืนยันตัวตนด้วยไบโอเมตริกซ์และระบบตรวจจับการมีชีวิต (liveness detection) https://hackread.com/account-takeover-what-is-it-how-to-fight-it/

🔐 “อย่าเก็บรหัสผ่านไว้ในเบราว์เซอร์” — คำเตือนจากผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย หลายคนอาจรู้สึกสะดวกเมื่อเบราว์เซอร์เสนอให้ “บันทึกรหัสผ่านไว้ใช้ครั้งหน้า” แต่ความสะดวกนั้นอาจแลกมาด้วยความเสี่ยงที่คุณไม่ทันระวัง บทความจาก SlashGear ได้ชี้ให้เห็นถึงข้อเสียของการใช้เบราว์เซอร์เป็นตัวจัดการรหัสผ่าน พร้อมแนะนำทางเลือกที่ปลอดภัยกว่าอย่างการใช้ password manager โดยเฉพาะแบบ dedicated ✅ เบราว์เซอร์จัดเก็บรหัสผ่านในโฟลเดอร์โปรไฟล์ท้องถิ่น ➡️ แล้วซิงก์ไปยังเซิร์ฟเวอร์ของ Google หรือ Microsoft โดยไม่มีการเข้ารหัสแบบ end-to-end ✅ ไม่มีระบบ vault ที่เข้ารหัสลับแบบเต็มรูปแบบ ➡️ ทำให้รหัสผ่านเสี่ยงต่อการถูกเข้าถึงหากบัญชีถูกแฮกหรือมีมัลแวร์ ✅ เบราว์เซอร์อาจ autofill รหัสผ่านในเว็บไซต์ปลอม ➡️ เสี่ยงต่อการถูกโจมตีแบบ phishing ✅ Dedicated password manager ใช้การเข้ารหัสระดับสูง ➡️ เช่น AES-256 และ zero-knowledge architecture ที่ปลอดภัยกว่า ✅ ตัวจัดการรหัสผ่านแบบเฉพาะมีระบบแจ้งเตือนการรั่วไหล ➡️ ช่วยให้ผู้ใช้รู้ทันเมื่อข้อมูลถูกละเมิด ✅ Apple Keychain ใช้ end-to-end encryption ➡️ แม้จะปลอดภัยกว่าเบราว์เซอร์ทั่วไป แต่ยังไม่เทียบเท่า dedicated password manager ✅ Google Password Manager มีฟีเจอร์ on-device encryption ➡️ ผู้ใช้สามารถเลือกให้รหัสผ่านถูกเข้ารหัสเฉพาะในอุปกรณ์ของตน ‼️ หากบัญชี Google ถูกล็อกหรือสูญหาย อาจสูญเสียรหัสผ่านทั้งหมด ⛔ เพราะการเข้ารหัสผูกกับบัญชีและอุปกรณ์ ‼️ เบราว์เซอร์อาจ autofill รหัสผ่านในหน้าเว็บปลอม ⛔ ทำให้ผู้ใช้ตกเป็นเหยื่อ phishing ได้ง่าย ‼️ มัลแวร์สามารถขโมยรหัสผ่านจากเบราว์เซอร์ได้ง่ายกว่า ⛔ เช่น RedLine Stealer และ Raccoon ที่เจาะข้อมูลจาก browser storage https://www.slashgear.com/2010389/you-shouldnt-store-passwords-in-web-browser/

📱🚀 AMD เปิดตัว Sound Wave APU บนสถาปัตยกรรม ARM ผลิตด้วย TSMC 3nm เตรียมลุยตลาดมือถือและ Windows on ARM! AMD ก้าวเข้าสู่ตลาด ARM อย่างเป็นทางการด้วย APU รุ่นใหม่ชื่อ “Sound Wave” ที่ใช้สถาปัตยกรรม ARM64 และผลิตด้วยเทคโนโลยี TSMC 3nm โดยมีเป้าหมายสำหรับอุปกรณ์พกพา, โน้ตบุ๊ก Windows on ARM และอุปกรณ์ edge AI ข้อมูลจาก customs manifest และแหล่งข่าววงในเผยว่า AMD กำลังทดสอบ APU รุ่นใหม่ชื่อ “Sound Wave” ซึ่งใช้สถาปัตยกรรม ARM64 แทน x86 ที่ AMD ใช้มานานหลายทศวรรษ โดยผลิตบนเทคโนโลยี TSMC 3nm N3B ซึ่งเป็นรุ่นเดียวกับที่ใช้ใน Apple M3 และ Snapdragon X Elite จุดเด่นของ Sound Wave APU: 🎗️ ใช้ ARM64 architecture: เป็นครั้งแรกที่ AMD พัฒนา APU บน ARM แทน x86 🎗️ ผลิตด้วย TSMC 3nm N3B: เทคโนโลยีระดับสูงที่ให้ประสิทธิภาพต่อวัตต์ดีเยี่ยม 🎗️ รองรับ Windows on ARM: คาดว่าอาจใช้ในโน้ตบุ๊ก ultrathin หรือ Surface รุ่นใหม่ 🎗️ มี NPU สำหรับ AI: รองรับฟีเจอร์ AI PC เต็มรูปแบบ เช่น Copilot และ LLM inference 🎗️ อาจมี iGPU Radeon รุ่นใหม่: เพื่อรองรับงานกราฟิกและเกมเบื้องต้น การเข้าสู่ตลาด ARM ของ AMD ถือเป็นการตอบสนองต่อแนวโน้มที่ Microsoft และ Qualcomm กำลังผลักดัน Windows on ARM อย่างหนัก โดยเฉพาะในกลุ่ม ultrabook และอุปกรณ์ edge computing ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ใช้พลังงานต่ำ นี่คือก้าวสำคัญของ AMD ที่อาจเปลี่ยนโฉมตลาดโน้ตบุ๊กและอุปกรณ์พกพาในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า และหาก Sound Wave APU ทำได้ดี… เราอาจได้เห็น AMD ในสมาร์ทโฟนหรือแท็บเล็ตในอนาคตก็เป็นได้. ✅ รายละเอียดของ Sound Wave APU ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม ARM64 แทน x86 ➡️ ผลิตด้วย TSMC 3nm N3B node ➡️ รองรับ Windows on ARM และ edge AI ➡️ มี NPU สำหรับงาน AI และ inference ➡️ อาจมี iGPU Radeon สำหรับงานกราฟิกเบื้องต้น ✅ บริบทของตลาด ➡️ Microsoft ผลักดัน Windows on ARM อย่างจริงจัง ➡️ Qualcomm เปิดตัว Snapdragon X Elite สำหรับโน้ตบุ๊ก ➡️ Apple ใช้ ARM มานานแล้วใน Mac และ iPad ➡️ AMD ต้องปรับตัวเพื่อแข่งขันในตลาด ultrathin และ low-power ‼️ คำเตือนจากข่าวนี้ ⛔ ยังไม่มีข้อมูลทางการจาก AMD เกี่ยวกับสเปกเต็มหรือวันเปิดตัว ⛔ การเข้าสู่ตลาด ARM ต้องใช้เวลาในการพัฒนา ecosystem และ driver ⛔ ต้องพิสูจน์ว่า Sound Wave APU จะสู้กับ Apple M3 และ Snapdragon X Elite ได้จริง https://www.guru3d.com/story/amd-enters-arm-market-with-sound-wave-apu-built-on-tsmc-3nm-process/

🧼🧠 Google แนะนำแนวทาง “Functional Core, Imperative Shell” เพื่อเขียนโค้ดให้สะอาด ทดสอบง่าย และปรับขยายได้ บทความจาก Google Testing Blog เสนอแนวคิดการแยกโค้ดออกเป็นสองส่วน: Functional Core ที่เป็นฟังก์ชันบริสุทธิ์ (pure functions) และ Imperative Shell ที่จัดการ side effects เช่น I/O, database, หรือ network — เพื่อให้โค้ดมีความสามารถในการทดสอบและดูแลรักษาได้ดีขึ้น. ✅ แนวคิดหลักจากบทความ ✅ Functional Core คือส่วนที่ไม่มี side effects ➡️ ประกอบด้วยฟังก์ชันที่รับข้อมูลเข้าและคืนผลลัพธ์โดยไม่เปลี่ยนแปลงสถานะภายนอก ➡️ สามารถทดสอบได้ง่ายและนำกลับมาใช้ซ้ำได้ ✅ Imperative Shell คือส่วนที่จัดการกับโลกภายนอก ➡️ เช่น การส่งอีเมล, อ่านข้อมูลจาก database, หรือเขียนไฟล์ ➡️ ใช้ผลลัพธ์จาก Functional Core เพื่อดำเนินการจริง ✅ ตัวอย่างจากบทความ: การส่งอีเมลแจ้งเตือนผู้ใช้หมดอายุ ➡️ โค้ดเดิมผสม logic กับ side effects ทำให้ทดสอบยาก ➡️ โค้ดใหม่แยก logic ออกมาเป็นฟังก์ชัน getExpiredUsers() และ generateExpiryEmails() ➡️ Shell ใช้ฟังก์ชันเหล่านี้เพื่อส่งอีเมลจริงผ่าน email.bulkSend(...) ✅ ข้อดีของแนวทางนี้ ➡️ ทดสอบง่าย: ไม่ต้อง mock database หรือ network ➡️ ปรับขยายง่าย: เพิ่มฟีเจอร์ใหม่โดยเขียนฟังก์ชันใหม่ใน core ➡️ ดูแลรักษาง่าย 🛠️ ตัวอย่างโค้ดเปรียบเทียบ 🔖 ก่อน (ผสม logic กับ side effects): function sendUserExpiryEmail() { for (const user of db.getUsers()) { if (user.subscriptionEndDate > Date.now()) continue; if (user.isFreeTrial) continue; email.send(user.email, "Your account has expired " + user.name + "."); } } 🔖 หลัง (แยก core และ shell): function getExpiredUsers(users, cutoff) { return users.filter(user => user.subscriptionEndDate <= cutoff && !user.isFreeTrial); } function generateExpiryEmails(users) { return users.map(user => [user.email, "Your account has expired " + user.name + "."]); } email.bulkSend(generateExpiryEmails(getExpiredUsers(db.getUsers(), Date.now()))); การใช้แนวทาง Functional Core, Imperative Shell ช่วยให้โค้ดมีโครงสร้างที่ชัดเจนและยืดหยุ่น — เหมาะสำหรับทีมที่ต้องการลดความซับซ้อนและเพิ่มคุณภาพในการทดสอบและดูแลระบบในระยะยาว ✅ สาระเพิ่มเติมจากแนวทาง functional programming ➡️ แนวคิดนี้คล้ายกับ “Hexagonal Architecture” หรือ “Clean Architecture” ที่แยก domain logic ออกจาก infrastructure ➡️ ภาษา functional เช่น Haskell, F#, หรือ Elm ใช้แนวทางนี้เป็นหลัก ➡️ ใน JavaScript/TypeScript ก็สามารถนำไปใช้ได้ โดยใช้ pure functions ร่วมกับ async shell ➡️ ช่วยลดการใช้ mock ใน unit test เพราะ core ไม่ต้องพึ่ง database หรือ network https://testing.googleblog.com/2025/10/simplify-your-code-functional-core.html

🧩🔗 Tenstorrent เปิดตัว Open Chiplet Atlas Ecosystem ปฏิวัติการออกแบบชิปแบบเปิดและเชื่อมต่อได้ทุกค่าย Tenstorrent ประกาศเปิดตัว Open Chiplet Atlas Ecosystem (OCA) ในงานที่ซานฟรานซิสโก โดยมีเป้าหมายเพื่อ “เปิดเสรี” การออกแบบชิปแบบ chiplet ให้สามารถเชื่อมต่อกันได้อย่างอิสระ ลดต้นทุน และเร่งนวัตกรรมในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ 🧠 แนวคิดหลักของ OCA Ecosystem OCA ไม่ใช่แค่แพลตฟอร์มใหม่ แต่เป็น “มาตรฐานเปิด” ที่ครอบคลุมทุกชั้นของการออกแบบ chiplet ตั้งแต่ระดับกายภาพไปจนถึงซอฟต์แวร์ โดยมี 3 เสาหลักสำคัญ: 💠 Architecture: สถาปัตยกรรมเปิดที่กำหนดมาตรฐานการเชื่อมต่อ chiplet ใน 5 ชั้น ได้แก่ Physical, Transport, Protocol, System และ Software 💠 Harness: เฟรมเวิร์กแบบโอเพ่นซอร์สที่ช่วยให้นักออกแบบสามารถสร้าง chiplet ที่เชื่อมต่อได้ทันที โดยไม่ต้องพัฒนา logic ซ้ำ 💠 Compliance: โปรแกรมตรวจสอบความเข้ากันได้ทั้งก่อนและหลังการผลิต รวมถึง “Golden Chiplet” สำหรับทดสอบ และกิจกรรม “Plugfests” เพื่อทดลองใช้งานร่วมกัน ✅ จุดเด่นของ OCA Ecosystem ➡️ ลดต้นทุนการพัฒนาและเร่งเวลาออกสู่ตลาด ➡️ รองรับการออกแบบ chiplet แบบ multivendor โดยไม่ติด vendor lock-in ➡️ เหมาะกับผลิตภัณฑ์หลากหลาย เช่น AI accelerators, ยานยนต์, และดาต้าเซ็นเตอร์ ✅ ความร่วมมือระดับโลก ➡️ มีพันธมิตรมากกว่า 50 รายจากบริษัทเซมิคอนดักเตอร์และมหาวิทยาลัยชั้นนำ ➡️ ตัวอย่างเช่น LG, Rapidus, Axelera AI, BSC, ITRI, และมหาวิทยาลัยโตเกียว ➡️ สนับสนุนโดยนักวิจัยจาก Oxford, HKUST, UC Riverside และ Shanghai Jiao Tong ✅ ความเห็นจากผู้นำอุตสาหกรรม ➡️ BOS Semiconductors เน้นความสำคัญของความเข้ากันได้ระยะยาวในอุตสาหกรรมยานยนต์ ➡️ BSC ชี้ว่า OCA จะช่วยให้เกิดความหลากหลายในการประมวลผล ➡️ Rapidus มองว่า OCA จะช่วยลดความซับซ้อนในการผลิตและเปิดโอกาสให้ลูกค้าเลือก chiplet จากหลายค่าย https://www.techpowerup.com/342293/tenstorrent-announces-open-chiplet-atlas-ecosystem

⚙️ Intel เตรียมเปิดตัว Nova Lake – สถาปัตยกรรมใหม่พร้อมซอฟต์แวร์อัปเกรดครั้งใหญ่ และชิป Panther Lake รุ่นแรกภายในปีนี้ Intel กำลังเตรียมเปิดตัวสถาปัตยกรรมใหม่ชื่อว่า “Nova Lake” ซึ่งจะเป็นก้าวสำคัญในยุคหลัง Meteor Lake และ Lunar Lake โดย Nova Lake จะมาพร้อมการออกแบบใหม่หมดทั้งฝั่ง CPU และ GPU รวมถึงการอัปเกรดซอฟต์แวร์ครั้งใหญ่เพื่อรองรับการประมวลผลแบบ AI และการใช้งานที่หลากหลายมากขึ้น Nova Lake จะใช้เทคโนโลยีการผลิต Intel 18A ซึ่งเป็นกระบวนการระดับ 1.8 นาโนเมตร และจะเริ่มใช้ในผลิตภัณฑ์ฝั่ง Client และ Server ตั้งแต่ปี 2026 เป็นต้นไป โดยจะมีการเปิดตัวชิป Panther Lake รุ่นแรกภายในปีนี้ ซึ่งเป็นการเริ่มต้นของไลน์ผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ใช้เทคโนโลยี 18A Intel ยังเน้นการพัฒนา “ซอฟต์แวร์ที่ปรับแต่งสำหรับสถาปัตยกรรมใหม่” เพื่อให้สามารถใช้ประโยชน์จากฮาร์ดแวร์ได้เต็มที่ โดยเฉพาะในด้าน AI, การประมวลผลแบบ edge และการใช้งานในระบบคลาวด์ ซึ่งจะเป็นหัวใจสำคัญของผลิตภัณฑ์ในยุค Nova Lake ✅ การเปิดตัวสถาปัตยกรรม Nova Lake ➡️ เป็นสถาปัตยกรรมใหม่หลัง Meteor Lake และ Lunar Lake ➡️ ออกแบบใหม่ทั้ง CPU และ GPU ➡️ รองรับการประมวลผล AI และ edge computing ➡️ ใช้เทคโนโลยีการผลิต Intel 18A (1.8nm) ✅ การเปิดตัวชิป Panther Lake ➡️ เป็นชิปรุ่นแรกในไลน์ Nova Lake ➡️ เตรียมเปิดตัวภายในปีนี้ ➡️ ใช้เทคโนโลยี 18A และรองรับซอฟต์แวร์ใหม่ของ Intel ✅ การอัปเกรดซอฟต์แวร์ ➡️ Intel พัฒนา software stack ใหม่เพื่อรองรับ Nova Lake ➡️ เน้นการใช้งานด้าน AI, คลาวด์ และ edge computing ➡️ ช่วยให้ฮาร์ดแวร์ทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ ‼️ ข้อควรระวังและความท้าทาย ⛔ การเปลี่ยนสถาปัตยกรรมอาจต้องใช้เวลาในการปรับ ecosystem ⛔ ซอฟต์แวร์เก่าอาจไม่รองรับฟีเจอร์ใหม่ของ Nova Lake ⛔ การผลิตด้วยเทคโนโลยี 18A ต้องใช้ความแม่นยำสูงและต้นทุนมาก ⛔ การแข่งขันกับ AMD และ ARM ยังคงเป็นแรงกดดันต่อ Intel https://wccftech.com/intel-nova-lake-cpus-new-architecture-software-upgrades-first-panther-lake-skus-this-year-18a-next-three-client-server-products/

💾 “Clonezilla Live 3.3.0-33 มาแล้ว! รองรับการโคลน MTD และ eMMC พร้อมเครื่องมือใหม่เพียบ” Clonezilla Live เวอร์ชัน 3.3.0-33 เพิ่งเปิดตัว โดยเป็นระบบ live OS สำหรับการโคลนดิสก์และพาร์ทิชันที่อิงจาก Debian และใช้ Linux kernel 6.16 จุดเด่นของเวอร์ชันนี้คือการเพิ่มการรองรับการโคลนอุปกรณ์ MTD block และ eMMC boot ในโหมดผู้เชี่ยวชาญ (expert mode) ซึ่งเป็นประโยชน์มากสำหรับงาน embedded system และอุปกรณ์ IoT นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือใหม่ชื่อว่า ocs-blkdev-sorter ที่ช่วยให้ udev สร้าง alias block device ใน /dev/ocs-disks/ ได้สะดวกขึ้น และ ocs-live-time-sync สำหรับซิงค์เวลาในระบบผ่าน ocs-live-netcfg ยังมีการเพิ่มตัวเลือก -uoab ใน ocs-sr และ ocs-live-feed-img เพื่อให้เลือก alias block device ได้จาก UI แบบข้อความ และเครื่องมือใหม่อีกหลายตัว เช่น ocs-cmd-screen-sample, ocs-live-gen-ubrd, และ ocs-blk-dev-info ที่ให้ข้อมูล block device ในรูปแบบ JSON ด้านระบบยังมีการเพิ่มแพ็กเกจสำคัญ เช่น atd, cron, upower, และ dhcpcd-base รวมถึงปรับปรุงการตั้งค่า locale และ keymap ให้เลือกได้จาก shell login โดยใช้ fbterm เป็นค่าเริ่มต้น สุดท้าย Clonezilla Live 3.3.0-33 ยังอัปเดตสคริปต์ต่าง ๆ เช่น ocs-iso-2-onie, ocs-cvt-dev, และ ocs-live-swap-kernel เพื่อรองรับการใช้งานที่ซับซ้อนมากขึ้น พร้อมปรับปรุงประสิทธิภาพและแก้บั๊กหลายจุด ✅ ความสามารถใหม่ใน Clonezilla Live 3.3.0-33 ➡️ รองรับการโคลน MTD block และ eMMC boot device ใน expert mode ➡️ เพิ่ม ocs-blkdev-sorter สำหรับสร้าง alias block device ➡️ เพิ่ม ocs-live-time-sync สำหรับซิงค์เวลา ➡️ เพิ่ม ocs-cmd-screen-sample และ ocs-live-gen-ubrd ➡️ เพิ่ม ocs-blk-dev-info สำหรับแสดงข้อมูล block device แบบ JSON ✅ การปรับปรุงระบบและ UI ➡️ เพิ่มตัวเลือก -uoab ใน UI แบบข้อความ ➡️ ปรับ locale และ keymap ให้เลือกจาก shell login ด้วย fbterm ➡️ ปรับปรุง ocs-iso-2-onie, ocs-cvt-dev, ocs-live-swap-kernel ➡️ เพิ่มการรองรับ CPU architecture ในชื่อไฟล์ ISO/ZIP ➡️ ปรับปรุงการแสดงผลของ ocs-scan-disk และ ocs-get-dev-info ✅ แพ็กเกจและระบบพื้นฐาน ➡️ เพิ่มแพ็กเกจ atd, cron, upower, dhcpcd-base ➡️ ใช้ Debian Sid (ณ วันที่ 17 ต.ค. 2025) เป็นฐานระบบ ➡️ อัปเดต Partclone เป็นเวอร์ชัน 0.3.38 (แก้บั๊กเกี่ยวกับ btrfs) ➡️ ปรับ grub.cfg ให้ใช้ efitextmode 0 ➡️ เพิ่มกลไกตั้งค่า timezone จาก BIOS หากไม่มีอินเทอร์เน็ต https://9to5linux.com/clonezilla-live-3-3-0-33-adds-support-for-cloning-mtd-block-and-emmc-boot-devices

🧠 “Intel เปิดตัว Crescent Island” — GPU สำหรับงาน AI โดยเฉพาะ พร้อมหน่วยความจำ 160GB Intel ประกาศเปิดตัว GPU รุ่นใหม่สำหรับศูนย์ข้อมูลโดยเฉพาะในชื่อ “Crescent Island” ซึ่งออกแบบมาเพื่อรองรับงาน inference หรือการประมวลผลโมเดล AI ที่ผ่านการฝึกมาแล้ว โดยใช้สถาปัตยกรรม Xe3P ที่พัฒนาต่อจาก Xe3 ซึ่งเคยใช้ในซีพียู Core Ultra 300-series รุ่น Panther Lake จุดเด่นของ Crescent Island คือการมาพร้อมหน่วยความจำ LPDDR5X ขนาดมหาศาลถึง 160GB ซึ่งมากกว่าการ์ดจอทั่วไปหลายเท่า โดยใช้ชิป LPDDR5X จำนวน 20 ตัว ซึ่งแต่ละตัวมีความจุ 8Gb และเชื่อมต่อผ่านอินเทอร์เฟซรวม 640 บิต หรืออาจเป็นการแบ่งเป็น 2 GPU ที่เชื่อมต่อผ่าน 320 บิตต่อฝั่ง การออกแบบนี้ช่วยให้สามารถรองรับข้อมูลหลากหลายประเภทที่ใช้ในงาน inference ได้ดีขึ้น และยังเหมาะกับการใช้งานในเซิร์ฟเวอร์แบบระบายความร้อนด้วยอากาศ ซึ่งช่วยลดต้นทุนและพลังงาน Intel วางแผนจะเริ่มส่งตัวอย่าง Crescent Island ให้ลูกค้าในช่วงครึ่งหลังของปี 2026 และอาจเปิดเผยข้อมูลเพิ่มเติมในงาน OCP หรือ SC25 ที่จะจัดขึ้นในอนาคต ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Intel เปิดตัว GPU “Crescent Island” สำหรับงาน inference โดยเฉพาะ ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Xe3P ที่พัฒนาต่อจาก Xe3 ➡️ มาพร้อมหน่วยความจำ LPDDR5X ขนาด 160GB ➡️ ใช้ชิป LPDDR5X จำนวน 20 ตัว เชื่อมต่อผ่านอินเทอร์เฟซ 640 บิต หรือแบ่งเป็น 2 GPU ➡️ รองรับข้อมูลหลากหลายประเภทสำหรับงาน AI ➡️ ออกแบบให้เหมาะกับเซิร์ฟเวอร์แบบระบายความร้อนด้วยอากาศ ➡️ เริ่มส่งตัวอย่างในครึ่งหลังของปี 2026 ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ ยังไม่มีข้อมูลประสิทธิภาพที่ชัดเจนจาก Intel ⛔ การใช้ LPDDR5X อาจมีข้อจำกัดด้านการเชื่อมต่อเมื่อเทียบกับ GDDR6 ⛔ หากใช้ 2 GPU ต้องมีการจัดการซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนมากขึ้น ⛔ การใช้งานในเซิร์ฟเวอร์แบบระบายความร้อนด้วยอากาศอาจมีข้อจำกัดด้านพลังงานและความร้อนในบางกรณี https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/intel-unveils-crescent-island-an-inference-only-gpu-with-xe3p-architecture-and-160gb-of-memory

🧱 “Scalable แต่เปลือง — เมื่อสตาร์ทอัพยุคใหม่สร้างระบบแบบ Google แต่มีลูกค้าแค่ 2 คน” Stavros เปิดบทความด้วยการเสียดสีว่า “ทุกคนเป็นวิศวกรจาก FAANG” เพราะไม่ว่าจะเป็นสตาร์ทอัพเล็กหรือใหญ่ ทุกคนดูเหมือนจะสร้างระบบแบบเดียวกัน: ใช้ AWS/GCP, มี microservices เป็นสิบ, ใช้ orchestrator ซับซ้อน, autoscaling พร้อมระบบ distributed datastore ที่อ่านข้อมูลช้าลงตามเวลาที่เขียนล่าสุด เขาตั้งคำถามว่า “ทำไมทุกคนถึงรีบแก้ปัญหา scalability ก่อนจะมีลูกค้าจริง?” ทั้งที่ปัญหาแรกของสตาร์ทอัพควรจะเป็น “จะอยู่รอดได้อีก 2 เดือนหรือไม่” ไม่ใช่ “จะรองรับผู้ใช้ล้านคนได้อย่างไร” Stavros เสนอว่าแทนที่จะสร้าง distributed monolith ที่ซับซ้อนตั้งแต่วันแรก เราควรเริ่มจาก monolith ที่มีโครงสร้างดี ใช้ module ที่แยกกันชัดเจน มี interface แบบ statically typed และใช้ type checker เพื่อควบคุมการเปลี่ยนแปลง API ได้อย่างปลอดภัย เขายอมรับว่าการใช้ monolith มีข้อเสีย เช่น ไม่สามารถ scale เฉพาะ module ได้ง่าย แต่ข้อดีคือความเร็ว ความเรียบง่าย และความสามารถในการเปลี่ยนแปลงแบบ atomic โดยไม่ต้อง version API หรือ debug payload ที่ซับซ้อน ✅ สตาร์ทอัพยุคใหม่มักสร้างระบบแบบ FAANG โดยไม่จำเป็น ➡️ ใช้ microservices, distributed datastore, autoscaling ตั้งแต่วันแรก ✅ ปัญหาแรกของสตาร์ทอัพควรเป็น “การอยู่รอด” ไม่ใช่ “scalability” ➡️ แต่ scalability ง่ายกว่าและดูเท่กว่าในเรซูเม่ ✅ ระบบที่ซับซ้อนมีต้นทุนสูง ทั้งด้านเงินและเวลา ➡️ โดยเฉพาะเมื่อยังไม่มีผู้ใช้จริง ✅ Stavros เสนอให้ใช้ monolith ที่มี module แยกกันชัดเจน ➡️ ใช้ interface แบบ statically typed และ type checker ✅ ข้อดีของ monolith คือความเร็วและความสามารถในการเปลี่ยน API ได้ทันที ➡️ ไม่ต้อง version endpoint หรือ debug dict ซับซ้อน ✅ การใช้ monorepo ไม่จำเป็น แต่ช่วยให้ deploy แบบ atomic ได้ง่าย ➡️ เป็น trade-off ที่แต่ละทีมต้องตัดสินใจเอง ‼️ การสร้างระบบซับซ้อนตั้งแต่ต้นอาจทำให้สตาร์ทอัพล้มก่อนจะมีผู้ใช้จริง ⛔ เพราะใช้ทรัพยากรไปกับสิ่งที่ยังไม่จำเป็น ‼️ การออกแบบเพื่อ “เรซูเม่” มากกว่าความต้องการจริงของธุรกิจ ⛔ ทำให้ระบบเต็มไปด้วยเทคโนโลยีที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้ ‼️ การใช้ distributed architecture โดยไม่จำเป็น ⛔ ทำให้เกิดความซับซ้อนที่ไม่คุ้มค่าในระยะเริ่มต้น ‼️ การหลีกเลี่ยง monolith เพราะกลัว “ball of yarn” ⛔ อาจทำให้พลาดโอกาสในการสร้างระบบที่เร็วและง่ายต่อการดูแล https://www.stavros.io/posts/why-is-everything-so-scalable/

🌀 "AMD Sound Wave – APU พลัง ARM ที่อาจเปลี่ยนเกมพกพาในอนาคต” แม้ AMD เคยยืนยันว่า ARM ไม่ได้มีข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพเหนือ x86 โดยตรง แต่ล่าสุดกลับมีข้อมูลจาก shipping manifest ที่เผยว่า AMD กำลังพัฒนา SoC ใหม่ที่ใช้สถาปัตยกรรม ARM ภายใต้โค้ดเนม “Sound Wave” ชิปนี้มาในแพ็กเกจ BGA 1074 ขนาดเล็กเพียง 32 × 27 มม. เหมาะกับอุปกรณ์พกพาอย่างแล็ปท็อปหรือเกมคอนโซลแบบ handheld โดยใช้ซ็อกเก็ต FF5 ซึ่งเป็นรุ่นใหม่ที่มาแทน FF3 ที่เคยใช้ใน Steam Deck Sound Wave คาดว่าจะใช้สถาปัตยกรรมแบบ big.LITTLE โดยมี 2 P-Core และ 4 E-Core รวมเป็น 6 คอร์ พร้อมกราฟิก RDNA 3.5 สูงสุด 4 CUs และทำงานในพลังงานเพียง 10W ซึ่งเหมาะกับการเล่นเกมต่อเนื่องบนแบตเตอรี่ แม้ยังไม่มีข้อมูลชัดเจนว่า AMD จะนำชิปนี้ไปใช้ในผลิตภัณฑ์ใด แต่การเคลื่อนไหวนี้สะท้อนถึงการแข่งขันที่ร้อนแรงในตลาด ARM ระหว่าง AMD, Qualcomm และ NVIDIA ที่ต่างเตรียมเปิดตัวชิปใหม่สำหรับอุปกรณ์พกพาและ AI ✅ AMD พัฒนา APU สถาปัตยกรรม ARM ➡️ โค้ดเนม “Sound Wave” ปรากฏใน shipping manifest ล่าสุด ➡️ ใช้แพ็กเกจ BGA 1074 ขนาด 32 × 27 มม. ➡️ เหมาะกับ embedded systems และอุปกรณ์พกพา ✅ สเปกเบื้องต้นของ Sound Wave ➡️ ใช้ซ็อกเก็ต FF5 แทน FF3 ที่เคยใช้ใน Steam Deck ➡️ big.LITTLE architecture: 2 P-Core + 4 E-Core ➡️ กราฟิก RDNA 3.5 สูงสุด 4 CUs ➡️ TDP เพียง 10W พร้อมตัวเลือกปรับแต่งตามลูกค้า ✅ ความเป็นไปได้ในการใช้งาน ➡️ อาจใช้ใน handheld gaming, Chromebook หรืออุปกรณ์ IoT ➡️ รองรับการเล่นเกมต่อเนื่องบนแบตเตอรี่ ➡️ อาจเป็นคู่แข่งของ Snapdragon X Elite และ NVIDIA Grace ✅ แนวโน้มตลาด ARM ➡️ ARM กำลังขยายจากมือถือสู่ PC และเซิร์ฟเวอร์ ➡️ Apple M-series เป็นตัวอย่างความสำเร็จของ ARM บน desktop ➡️ AMD อาจใช้ Sound Wave เป็นจุดเริ่มต้นในการบุกตลาด ARM https://www.techpowerup.com/341848/amd-sound-wave-arm-powered-apu-appears-in-shipping-manifests

🛡️ “Crimson Collective เจาะระบบ AWS ด้วย TruffleHog — ขโมยข้อมูล 570GB จาก Red Hat และเริ่มขยายเป้าหมายสู่คลาวด์ทั่วโลก” กลุ่มแฮกเกอร์ Crimson Collective ซึ่งเคยสร้างความเสียหายครั้งใหญ่ให้กับ Red Hat ด้วยการขโมยข้อมูลกว่า 570GB จาก GitLab repository ภายในองค์กร กำลังขยายเป้าหมายไปยังระบบคลาวด์ของ Amazon Web Services (AWS) โดยใช้เครื่องมือโอเพ่นซอร์สชื่อ TruffleHog ในการค้นหาคีย์ลับและข้อมูลรับรองที่หลุดจากโค้ดหรือ repository สาธารณะ เมื่อได้ข้อมูลรับรองของ AWS แล้ว กลุ่มนี้จะใช้ API เพื่อสร้าง IAM users และ access keys ใหม่ พร้อมแนบ policy ระดับสูงอย่าง AdministratorAccess เพื่อยกระดับสิทธิ์ จากนั้นจะทำการสำรวจโครงสร้างระบบของเหยื่อ เช่น EC2, S3, RDS และ EBS เพื่อวางแผนการขโมยข้อมูลและการเรียกค่าไถ่ ในกรณีของ Red Hat ข้อมูลที่ถูกขโมยรวมถึง Customer Engagement Records (CER) จำนวน 800 รายการ ซึ่งเป็นเอกสารภายในที่มีข้อมูลโครงสร้างระบบของลูกค้า เช่น network architecture, system configuration, credentials และคำแนะนำในการแก้ปัญหา นักวิจัยจาก Rapid7 พบว่า Crimson Collective ใช้หลาย IP address และมีการ reuse บาง IP ในหลายเหตุการณ์ ทำให้สามารถติดตามพฤติกรรมได้บางส่วน นอกจากนี้ยังมีการส่งอีเมลเรียกค่าไถ่ผ่านระบบ AWS Simple Email Service (SES) ภายในบัญชีที่ถูกเจาะ AWS แนะนำให้ผู้ใช้ใช้ credentials แบบ short-term และ least privilege พร้อมตั้ง IAM policy ที่จำกัดสิทธิ์อย่างเข้มงวด และหากสงสัยว่าข้อมูลรับรองอาจหลุด ควรดำเนินการตามขั้นตอนที่ AWS แนะนำทันที ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Crimson Collective ขโมยข้อมูล 570GB จาก Red Hat โดยใช้ TruffleHog ➡️ ข้อมูลที่ถูกขโมยรวมถึง 800 CER ที่มีข้อมูลโครงสร้างระบบของลูกค้า ➡️ กลุ่มนี้ขยายเป้าหมายไปยัง AWS โดยใช้ credentials ที่หลุดจาก repository ➡️ ใช้ API สร้าง IAM users และ access keys พร้อมแนบ AdministratorAccess ➡️ สำรวจ EC2, S3, RDS, EBS เพื่อวางแผนการขโมยข้อมูล ➡️ ส่งอีเมลเรียกค่าไถ่ผ่าน AWS SES ภายในบัญชีที่ถูกเจาะ ➡️ Rapid7 พบการใช้หลาย IP และการ reuse IP ในหลายเหตุการณ์ ➡️ AWS แนะนำให้ใช้ credentials แบบ short-term และ least privilege ➡️ หากสงสัยว่าข้อมูลหลุด ควรดำเนินการตามขั้นตอนที่ AWS แนะนำ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ TruffleHog เป็นเครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่ใช้ค้นหาคีย์ลับในโค้ดและ repository ➡️ IAM (Identity and Access Management) เป็นระบบจัดการสิทธิ์ใน AWS ➡️ AdministratorAccess เป็น policy ที่ให้สิทธิ์เต็มรูปแบบในบัญชี AWS ➡️ CER ของ Red Hat มักมีข้อมูลละเอียดที่ใช้ในการให้คำปรึกษาแก่ลูกค้าองค์กร ➡️ การใช้ SES ภายในบัญชีที่ถูกเจาะช่วยให้แฮกเกอร์ส่งอีเมลได้โดยไม่ถูกบล็อก https://www.techradar.com/pro/security/red-hat-hackers-crimson-collective-are-now-going-after-aws-instances

🎮 “AMD เปิดตัว Radiance Cores, Neural Arrays และ Universal Compression — เทคโนโลยีใหม่ที่จะเปลี่ยนโลกกราฟิกเกมยุคถัดไป” AMD และ Sony ร่วมกันเปิดเผยเทคโนโลยีใหม่ 3 รายการที่จะถูกฝังอยู่ในสถาปัตยกรรมกราฟิก RDNA รุ่นถัดไป ได้แก่ Radiance Cores, Neural Arrays และ Universal Compression โดยทั้งหมดนี้ถูกออกแบบมาเพื่อยกระดับการเรนเดอร์ภาพแบบเรียลไทม์, การอัปสเกลด้วย AI และการจัดการแบนด์วิดธ์หน่วยความจำให้มีประสิทธิภาพสูงสุด Radiance Cores คือฮาร์ดแวร์เฉพาะสำหรับการประมวลผล ray tracing และ path tracing โดยแยกออกจาก shader cores เพื่อให้สามารถจัดการกับการเคลื่อนที่ของแสง (ray traversal) ได้เร็วขึ้นและแม่นยำขึ้น ซึ่งช่วยลดภาระของ CPU และเพิ่มประสิทธิภาพของ GPU ในการ shading และ lighting Neural Arrays คือการเชื่อมต่อ compute units (CU) ภายใน GPU ให้ทำงานร่วมกันแบบ AI engine เดียว ซึ่งช่วยให้สามารถประมวลผลโมเดล machine learning ขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเฉพาะในงาน neural rendering, frame generation และ denoising สำหรับฉากที่ใช้ ray tracing Universal Compression เป็นระบบบีบอัดข้อมูลภายใน GPU ที่สามารถจัดการกับข้อมูลทุกประเภทได้แบบอัตโนมัติ ช่วยลดการใช้แบนด์วิดธ์หน่วยความจำ และเพิ่มความเร็วในการโหลด texture และโมเดลกราฟิก Mark Cerny สถาปนิกของ PlayStation และ Jack Huynh รองประธาน AMD ระบุว่า เทคโนโลยีเหล่านี้จะถูกนำไปใช้ใน GPU และ SoC รุ่นถัดไป รวมถึงคอนโซล PlayStation รุ่นใหม่ ซึ่งจะช่วยให้เกมมีความสมจริงระดับภาพยนตร์ และสามารถเรนเดอร์ฉากซับซ้อนได้แบบเรียลไทม์ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AMD เปิดตัวเทคโนโลยีใหม่ 3 รายการ: Radiance Cores, Neural Arrays และ Universal Compression ➡️ Radiance Cores เป็นฮาร์ดแวร์เฉพาะสำหรับ ray/path tracing โดยแยกจาก shader cores ➡️ Neural Arrays เชื่อม compute units ให้ทำงานร่วมกันแบบ AI engine เดียว ➡️ Universal Compression บีบอัดข้อมูลทุกประเภทภายใน GPU เพื่อลดการใช้แบนด์วิดธ์ ➡️ เทคโนโลยีเหล่านี้จะถูกใช้ใน RDNA GPU รุ่นถัดไปและ SoC สำหรับ PlayStation ➡️ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการเรนเดอร์, อัปสเกล, และโหลด texture ได้เร็วขึ้น ➡️ รองรับงาน neural rendering, frame generation และ denoising แบบเรียลไทม์ ➡️ Mark Cerny และ Jack Huynh ยืนยันว่าเทคโนโลยีจะเปลี่ยนโฉมกราฟิกเกมในอนาคต ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Radiance Cores คล้ายกับ RT Cores ของ Nvidia ที่ใช้ในการ์ดจอ RTX ➡️ Neural Arrays จะช่วยให้ FSR และ PSSR มีคุณภาพสูงขึ้นและทำงานเร็วขึ้น ➡️ Universal Compression มาแทน Delta Color Compression ที่ใช้ใน RDNA รุ่นก่อน ➡️ การแยก ray traversal ออกจาก shader ช่วยลด latency และเพิ่ม frame rate ➡️ Project Amethyst คือความร่วมมือระยะยาวระหว่าง AMD และ Sony เพื่อพัฒนา AI สำหรับเกม https://wccftech.com/amd-unveils-radiance-cores-neural-arrays-universal-compression-next-gen-rdna-gpu-architecture/

⌚ “Pixel Watch 4: สมาร์ตวอชที่ไม่ต้องพยายามก็ชนะใจ — ดีไซน์หรู ฟีเจอร์ครบ แบตอึด พร้อม Gemini บนข้อมือ” Google เปิดตัว Pixel Watch 4 อย่างเป็นทางการในวันที่ 9 ตุลาคม 2025 โดยยังคงรักษาดีไซน์โดมสุดหรูที่เป็นเอกลักษณ์ พร้อมปรับปรุงหลายจุดให้กลายเป็นสมาร์ตวอชที่ “ใช้งานจริง” ได้มากกว่าการเป็นแค่เครื่องแจ้งเตือน สิ่งแรกที่โดดเด่นคือแบตเตอรี่ที่ใช้งานได้จริงถึง 2 วันเต็ม แม้เปิด Always-On Display และใช้หลาย complications ก็ยังอยู่รอดได้สบาย ๆ โดยใช้สถาปัตยกรรมแบบ dual-chip ที่แบ่งงานระหว่างชิปประหยัดพลังงานกับชิปหลัก ซึ่งช่วยลดภาระการประมวลผลและยืดอายุแบตได้อย่างมีประสิทธิภาพ Pixel Watch 4 ยังมาพร้อม Gemini ซึ่งเป็น AI ผู้ช่วยที่ฉลาดขึ้นกว่า Google Assistant เดิม โดยสามารถตั้ง shortcut บน Tile เพื่อสั่งงานได้ทันที เช่น เปิดไฟห้อง หรือถามเวลาการแข่งขันกีฬา น่าเสียดายที่ฟีเจอร์ Magic Cue ซึ่งดึงข้อมูลส่วนตัวมาแสดงอัตโนมัติ ยังไม่รองรับบนตัวนาฬิกา ด้านดีไซน์ Google ปรับหน้าจอให้เป็นโดมทั้งกระจกและพาเนลจริง ๆ ซึ่งต่างจากรุ่นก่อนที่โค้งแค่ขอบ ทำให้เกิดเอฟเฟกต์ “ลอย” ของ UI ที่ดูนุ่มนวลและลื่นไหล โดยใช้ Material 3 Expressive ที่จัดวางปุ่มและ Tiles ได้อย่างสนุกและใช้งานง่าย สำหรับการติดตามสุขภาพ Pixel Watch 4 ยังใช้ระบบ Fitbit เป็นหลัก โดยเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ เช่น ใช้โทรศัพท์เป็น dashboard สำหรับการปั่นจักรยาน และมีการแจ้งเตือนแบบสั่นที่ปรับปรุงให้แม่นยำและไม่รบกวนคนข้าง ๆ สุดท้ายคือการรองรับการเชื่อมต่อผ่านดาวเทียม ซึ่งแม้จะยังไม่ได้ทดสอบจริง แต่ถือเป็นฟีเจอร์สำรองที่มีประโยชน์ในสถานการณ์ฉุกเฉิน เช่น หลงทางในพื้นที่ไม่มีสัญญาณมือถือ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Pixel Watch 4 เปิดตัววันที่ 9 ตุลาคม 2025 ➡️ ใช้แบตเตอรี่ได้จริง 2 วัน แม้เปิด Always-On Display และหลาย complications ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม dual-chip เพื่อแบ่งงานระหว่างชิปประหยัดพลังงานกับชิปหลัก ➡️ รองรับ Gemini บนข้อมือ พร้อมตั้ง shortcut บน Tile ได้ ➡️ ไม่รองรับ Magic Cue บนตัวนาฬิกา ➡️ ดีไซน์หน้าจอแบบโดมจริงทั้งกระจกและพาเนล ➡️ ใช้ Material 3 Expressive ในการจัดวาง UI ➡️ ใช้โทรศัพท์เป็น dashboard สำหรับการปั่นจักรยาน ➡️ รองรับการเชื่อมต่อผ่านดาวเทียมในกรณีฉุกเฉิน ➡️ ราคาเริ่มต้นที่ $349.99 เท่ากับรุ่นก่อน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Gemini เป็น AI ผู้ช่วยรุ่นใหม่ของ Google ที่เน้นการเข้าใจบริบทและคำสั่งซับซ้อน ➡️ Material 3 Expressive เป็นแนวทางออกแบบ UI ที่เน้นความสนุกและความลื่นไหล ➡️ Dual-chip architecture เคยใช้ใน OnePlus Watch 2 และช่วยยืดแบตได้จริง ➡️ การเชื่อมต่อผ่านดาวเทียมเริ่มเป็นมาตรฐานในอุปกรณ์สวมใส่ระดับสูง ➡️ Fitbit Premium ยังเป็นระบบหลักในการวิเคราะห์สุขภาพบน Pixel Watch https://www.slashgear.com/1992014/google-pixel-watch-4-review/

💰 “TSMC เปิดราคาชิป 2nm — แพงขึ้นไม่มาก แต่มีเงื่อนไขซ่อนอยู่ที่ลูกค้าต้องรับมือ” หลังจากมีข่าวลือว่าชิป 2nm จาก TSMC จะมีราคาสูงกว่ารุ่น 3nm ถึง 50% ล่าสุดมีรายงานใหม่ระบุว่าราคาจริงของแผ่นเวเฟอร์ 2nm จะเพิ่มขึ้นเพียง 10–20% เท่านั้นเมื่อเทียบกับรุ่น 3nm อย่าง N3P และ N3E แต่ความจริงที่ซ่อนอยู่คือ TSMC กำลังปรับราคาของเวเฟอร์ 3nm ให้สูงขึ้นด้วย ทำให้ช่องว่างระหว่างรุ่นดูแคบลง ราคาของเวเฟอร์ 2nm ยังคงอยู่ที่ประมาณ $30,000 ต่อแผ่น ซึ่งเป็นราคาที่สูงมากสำหรับการผลิตชิปในระดับผู้บริโภค โดยเฉพาะเมื่อเทียบกับเวเฟอร์ 3nm ที่เคยอยู่ที่ $25,000–$27,000 แต่กำลังถูกปรับขึ้นเพื่อให้การเปลี่ยนผ่านไปยัง 2nm ดู “สมเหตุสมผล” Qualcomm และ MediaTek เป็นสองบริษัทที่ได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนไปใช้ N3P โดยต้องจ่ายเพิ่มถึง 16–24% สำหรับชิปรุ่นใหม่ เช่น Snapdragon 8 Elite Gen 5 และ Dimensity 9500 ขณะที่ Qualcomm เตรียมย้ายไปใช้ N2P สำหรับ Snapdragon 8 Elite Gen 6 ในปีหน้า แม้ราคาจะไม่พุ่งแรงอย่างที่คาด แต่ผลกระทบต่อราคาสินค้า เช่น สมาร์ตโฟนและแท็บเล็ต ยังคงมีอยู่ เพราะต้นทุนการผลิตที่สูงขึ้นจะถูกผลักไปยังผู้บริโภค โดยเฉพาะในยุคที่การผลิตชิปต้องใช้เทคโนโลยีขั้นสูง เช่น Gate-All-Around และ EUV ที่มีต้นทุนสูงมาก ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ราคาของเวเฟอร์ 2nm อยู่ที่ประมาณ $30,000 ต่อแผ่น ➡️ เพิ่มขึ้นจากเวเฟอร์ 3nm เพียง 10–20% ไม่ใช่ 50% ตามข่าวลือ ➡️ TSMC ปรับราคาของเวเฟอร์ 3nm เช่น N3E และ N3P ให้สูงขึ้น ➡️ Qualcomm และ MediaTek ได้รับผลกระทบจากราคาที่เพิ่มขึ้น ➡️ Qualcomm เตรียมใช้ N2P สำหรับ Snapdragon 8 Elite Gen 6 ➡️ ราคาสินค้าอิเล็กทรอนิกส์จะเพิ่มขึ้นตามต้นทุนเวเฟอร์ ➡️ การผลิตชิป 2nm ใช้เทคโนโลยี Gate-All-Around และ EUV ➡️ TSMC เริ่มผลิต 2nm ในไตรมาสสุดท้ายของปี 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Gate-All-Around เป็นเทคโนโลยีทรานซิสเตอร์ที่ลดการรั่วไหลของกระแสไฟ ➡️ EUV (Extreme Ultraviolet Lithography) เป็นเทคนิคพิมพ์ลวดลายที่ใช้แสงความยาวคลื่นสั้น ➡️ การผลิตเวเฟอร์ในสหรัฐฯ เช่นที่โรงงานใน Arizona มีต้นทุนสูงกว่าที่ไต้หวันถึง 20–30% ➡️ Apple และ AMD เป็นลูกค้าหลักของ TSMC ที่เตรียมใช้ 2nm ในผลิตภัณฑ์ปี 2026 ➡️ Chiplet architecture ช่วยลดต้นทุนโดยใช้เวเฟอร์ขั้นสูงเฉพาะในส่วนสำคัญของชิป https://wccftech.com/tsmc-2nm-wafers-to-be-10-to-20-percent-more-expensive-than-3nm/

🧩 “Apple M5 Pro และ M5 Max อาจเปลี่ยนดีไซน์ชิปครั้งใหญ่ — แยก CPU กับ GPU เพื่อการปรับแต่งเฉพาะตัว” Apple กำลังเตรียมเปิดตัวชิป M5 Pro และ M5 Max ที่อาจมาพร้อมการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในด้านสถาปัตยกรรม โดยแหล่งข่าวระบุว่า Apple จะใช้ดีไซน์ใหม่ที่แยกบล็อก CPU และ GPU ออกจากกัน ซึ่งเปิดโอกาสให้ผู้ใช้สามารถเลือกจำนวนคอร์ของแต่ละส่วนได้ตามต้องการ เช่น เลือก GPU แบบจัดเต็มแต่ใช้ CPU เท่ารุ่นพื้นฐาน หรือกลับกัน ชิปทั้งสองรุ่นจะใช้เทคโนโลยีการบรรจุแบบ SoIC-MH จาก TSMC ซึ่งเป็นการวางชิปแบบแนวนอนที่ช่วยให้มีความหนาแน่นสูงขึ้น ลดขนาดและน้ำหนักของแพ็กเกจ เหมาะกับเครื่องพกพาอย่าง MacBook Pro และยังช่วยให้ระบายความร้อนได้ดีขึ้นด้วยแผ่นสัมผัสที่เปิดออก M5 Pro และ M5 Max จะผลิตบนเทคโนโลยี 3nm N3P ของ TSMC ซึ่งเป็นรุ่นที่พัฒนาต่อจาก N3E ที่ใช้ในชิป M4 และ A18 Bionic โดยคาดว่าจะให้ประสิทธิภาพสูงขึ้นและประหยัดพลังงานมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ชิป M5 รุ่นพื้นฐานจะไม่ได้รับเทคโนโลยี SoIC-MH นี้ ทำให้ M5 Pro และ M5 Max กลายเป็นรุ่นพิเศษที่มีความสามารถในการปรับแต่งสูงกว่า และอาจเป็นครั้งแรกที่ Apple ไม่เปิดตัวชิปทั้งสามรุ่นพร้อมกัน โดยมีข่าวลือว่าการเปิดตัว M5 Pro และ M5 Max จะล่าช้าออกไป แม้จะมีความล่าช้า แต่ Apple ก็ยังไม่มีคู่แข่งที่สามารถเทียบเคียงได้ในด้านประสิทธิภาพ โดย M4 Max ยังคงเหนือกว่า Snapdragon X2 Elite Extreme ทั้งในด้าน single-core และ multi-core รวมถึงการประมวลผลกราฟิกใน 3DMark ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ M5 Pro และ M5 Max อาจใช้ดีไซน์ชิปใหม่ที่แยก CPU กับ GPU ออกจากกัน ➡️ ผู้ใช้สามารถเลือกจำนวนคอร์ของ CPU และ GPU ได้ตามต้องการ ➡️ ใช้เทคโนโลยี SoIC-MH จาก TSMC ซึ่งเป็นการวางชิปแบบแนวนอน ➡️ ช่วยลดขนาดและน้ำหนักของแพ็กเกจ เพิ่มความหนาแน่นของชิ้นส่วน ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพการระบายความร้อนด้วยแผ่นสัมผัสที่เปิดออก ➡️ ผลิตบนเทคโนโลยี 3nm N3P ของ TSMC ➡️ M5 รุ่นพื้นฐานจะไม่ได้รับเทคโนโลยี SoIC-MH ➡️ อาจเป็นครั้งแรกที่ Apple ไม่เปิดตัวชิปทั้งสามรุ่นพร้อมกัน ➡️ M4 Max ยังเหนือกว่า Snapdragon X2 Elite Extreme ในหลายการทดสอบ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SoIC-MH เป็นเทคโนโลยี 2.5D ที่ช่วยให้การเชื่อมต่อระหว่างชิปมีความหนาแน่นสูง ➡️ การแยก CPU กับ GPU อาจช่วยให้ประสิทธิภาพ AI inference ดีขึ้น ➡️ Unified Memory Architecture (UMA) อาจถูกยกเลิกในดีไซน์ใหม่นี้ ➡️ การแยกหน่วยความจำระหว่าง CPU กับ GPU อาจเพิ่มความยืดหยุ่นในการใช้งาน ➡️ Apple อาจใช้ดีไซน์ใหม่นี้เพื่อรองรับ Private Cloud Compute สำหรับงาน AI https://wccftech.com/apple-m5-pro-and-m5-max-new-chip-design-with-separate-cpu-and-gpu-blocks/

🧠 “Intel เปิดตัวสถาปัตยกรรมใหม่ Nova Lake และ Diamond Rapids — ยุคใหม่ของ CPU ที่เน้น AI, ประสิทธิภาพ และความหนาแน่นของคอร์” Intel ยืนยันอย่างเป็นทางการถึงสถาปัตยกรรมใหม่สำหรับ CPU รุ่นถัดไปในปี 2026 โดยแบ่งออกเป็นสองสายหลัก ได้แก่ Nova Lake สำหรับผู้ใช้ทั่วไป และ Diamond Rapids สำหรับเซิร์ฟเวอร์ โดยข้อมูลนี้ปรากฏในเอกสาร ISA Reference ล่าสุดของ Intel ซึ่งช่วยยืนยันข่าวลือก่อนหน้านี้อย่างชัดเจน Nova Lake จะใช้ P-Core แบบใหม่ชื่อว่า Coyote Cove และ E-Core ชื่อ Arctic Wolf ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพต่อคอร์ (IPC) และลดการใช้พลังงาน โดยจะรองรับแพลตฟอร์มใหม่ผ่านซ็อกเก็ต LGA 1954 และมี GPU แบบฝังรุ่นใหม่ที่ใช้ Xe3 tile สำหรับกราฟิกที่ดีขึ้นในโน้ตบุ๊กและเดสก์ท็อป Nova Lake-S สำหรับเดสก์ท็อปจะมีจำนวนคอร์สูงสุดถึง 52 คอร์ ขณะที่รุ่น HX สำหรับโน้ตบุ๊กจะมีสูงสุด 28 คอร์ และอาจมีรุ่น Nova Lake-AX สำหรับตลาด APU ที่เคยมีข่าวว่าจะเป็นคู่แข่งกับ AMD Strix Halo แต่ตอนนี้ยังอยู่ในสถานะไม่แน่นอน ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ Diamond Rapids จะใช้ P-Core แบบ Panther Cove ซึ่งเน้นการเพิ่มความหนาแน่นของคอร์ โดยอาจมีสูงถึง 192–256 คอร์ แต่จะไม่มีฟีเจอร์ Hyper-Threading (SMT) ในรุ่นแรก ซึ่ง Intel ยืนยันว่าจะนำกลับมาในรุ่น Coral Rapids ที่ตามมา นอกจากนี้ยังมีการกล่าวถึง Panther Cove-X ซึ่งอาจเป็นรุ่นประสิทธิภาพสูงสำหรับเวิร์กสเตชัน และ Wildcat Lake ซึ่งจะมาแทน Twin Lake ในกลุ่ม APU ระดับเริ่มต้น โดยใช้ Cougar Cove P-Core และ Darkmont E-Core เช่นเดียวกับ Panther Lake ทั้งหมดนี้สะท้อนถึงยุทธศาสตร์ของ Intel ที่เน้นการขยายจำนวนคอร์ ปรับปรุงสถาปัตยกรรม และเตรียมพร้อมสำหรับยุค AI ที่ต้องการการประมวลผลแบบกระจายและมีประสิทธิภาพสูง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Intel ยืนยันสถาปัตยกรรมใหม่สำหรับ CPU ปี 2026 ได้แก่ Nova Lake และ Diamond Rapids ➡️ Nova Lake ใช้ Coyote Cove P-Core และ Arctic Wolf E-Core ➡️ รองรับซ็อกเก็ตใหม่ LGA 1954 และ GPU แบบ Xe3 tile ➡️ Nova Lake-S มีสูงสุด 52 คอร์ ส่วนรุ่น HX มีสูงสุด 28 คอร์ ➡️ Diamond Rapids ใช้ Panther Cove P-Core และเน้นความหนาแน่นของคอร์ ➡️ ไม่มี SMT ใน Diamond Rapids แต่จะกลับมาใน Coral Rapids ➡️ มีการกล่าวถึง Panther Cove-X สำหรับเวิร์กสเตชัน และ Wildcat Lake สำหรับ APU ระดับเริ่มต้น ➡️ Wildcat Lake ใช้ Cougar Cove P-Core และ Darkmont E-Core ➡️ Intel เตรียมแข่งขันกับ AMD Zen 6 ทั้งในตลาดผู้ใช้ทั่วไปและเซิร์ฟเวอร์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Xe3 tile เป็น GPU แบบฝังรุ่นใหม่ที่เน้นประสิทธิภาพและการประหยัดพลังงาน ➡️ Panther Lake เป็นรุ่นก่อนหน้า Nova Lake ที่ใช้ Cougar Cove และ Darkmont ➡️ Coral Rapids จะนำ SMT กลับมาเพื่อรองรับงานเซิร์ฟเวอร์ที่ต้องการ multithreading ➡️ APU คือชิปที่รวม CPU และ GPU ไว้ในตัวเดียว เหมาะกับงานที่ต้องการกราฟิกแต่ไม่ใช้การ์ดจอแยก ➡️ การเพิ่มจำนวนคอร์ช่วยให้รองรับงานแบบ parallel ได้ดีขึ้น เช่น AI, simulation, และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intels-next-gen-nova-lake-and-diamond-rapids-microarchitectures-get-official-confirmation-latest-isa-reference-doc-details-the-p-cores-and-e-cores-upcoming-cpus-will-use